这套某大学出版社的1416册图书合集,涵盖广泛的学科领域,是一座丰富的知识宝库。它精整分类为26大类,包括工业技术、经济类、数理科学和化学等。在工业技术类中,有众多关于编程、软件开发等方面书籍,为相关从业者和学习者提供专业指导;经济类涵盖金融、电商等内容,紧跟时代经济发展潮流。数理科学和化学类里,有高等数学、物理化学等经典学科书籍,帮助读者夯实基础。哲学、宗教类书籍则引导读者进行深度思考。无论是学生、学者,还是专业人士、爱好者,都能从这套合集中找到满足自身需求的知识,提升知识储备和专业技能。...

此课程专为程序员量身打造,全面涵盖机器学习核心数学知识。内容包括微分、线性代数、概率统计及最优化方法等。课程从基础概念入手,逐步深入到高级算法,例如泰勒展开、矩阵分解、贝叶斯定理及KKT条件等。
课程通过详细推导和丰富的实战案例,助力学员深入理解并熟练应用这些数学工具。每个知识点均配有实战练习,真正做到理论与实践紧密结合。
无论是机器学习初学者,还是想巩固数学基础的程序员,该课程都是提升技能、进军高级机器学习领域的理想之选。
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程序员入门机器学习必备的数学基础851.93MB
第1章-微分上209.51MB
1-1课程介绍.mp481.16MB
1-2O(n).mp411.67MB
1-3极限.mp45.25MB
1-4导数.mp414.41MB
1-5求导方法.mp418.28MB
1-6费马定理.mp46.21MB
1-7函数逼近.mp413.9MB
1-8泰勒展开.mp422.85MB
1-9凸函数.mp428.16MB
1-10本集总结.mp47.6MB
第3章-线性代数212.86MB
3-1本集介绍.mp43.76MB
3-2向量矩阵张量.mp49.33MB
3-3向量与矩阵运算.mp428.22MB
3-4张量的运算.mp413.78MB
3-5矩阵的逆与伪逆.ev4a20.19MB
3-6行列式.ev4a20.21MB
3-7线性方程组.ev4a27.16MB
3-8二次型与正定性.mp438.82MB
3-9矩阵分解.mp448.33MB
3-10本集总结.mp43.05MB
第4章-概率统计264.54MB
4-1本集介绍.mp45.89MB
4-2随机变量与概率分布.mp468.36MB
4-3贝叶斯定理.mp428.85MB
4-4期望、方差与条件数学期望.mp438.92MB
4-11蒙特卡洛方法.mp423.16MB
4-12Bootstrap方法.mp456.01MB
4-13EM算法.mp438.58MB
4-14本集总结.mp44.78MB
第5章-zui优化方法165.02MB
5-2优化问题简介.mp46.99MB
5-3最速下降法.mp432.06MB
5-4共轭梯度法.mp421.96MB
5-5牛顿法.mp424.87MB
5-6拟牛顿法.mp47.19MB
5-7约束非线性优化.mp418.9MB
5-8KKT条件.mp428.58MB
5-9本集总结.mp417.71MB
5-15.1 本集简介.mp46.75MB
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